MATLAB多周期报童问题动态规划求解平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了多周期报童问题的决策支持系统，通过MDP建模和三种优化算法（值迭代、策略迭代、Q-learning）求解不确定需求下的库存策略。帮助研究人员快速验证算法性能，支持动态策略分析与比较。

详 情 说 明

多周期报童问题的动态规划解法与策略分析平台

项目介绍

本项目基于MATLAB平台构建了一个多周期报童问题的决策支持系统。系统采用马尔可夫决策过程（MDP）对不确定需求环境下的库存优化问题进行建模，实现了三种核心求解算法：值迭代算法、策略迭代算法和强化学习（Q-learning）算法。通过对比分析不同算法在最优订货策略、期望收益和收敛性能方面的表现，为库存管理决策提供科学依据。

功能特性

• 多算法求解: 集成值迭代、策略迭代和Q-learning三种经典算法
• 灵活参数配置: 支持用户自定义需求分布、成本参数、周期数和库存容量
• 可视化分析: 提供策略演化过程、收益曲线和收敛性能的图形化展示
• 策略对比: 多算法并行计算，直观比较不同方法的优劣
• 热力图展示: 以热力图形式呈现库存水平与周期的最优策略关系

使用方法

输入参数设置

1. 需求分布参数: 根据选择的需求分布类型（泊松分布/正态分布）设置相应参数

- 泊松分布: 需求率λ - 正态分布: 均值μ和标准差σ

1. 成本参数配置:

- 单位进货成本 - 产品售价 - 缺货损失成本 - 单位库存持有成本

1. 运营参数:

- 运营周期数（如30天） - 库存容量上限

1. 算法参数:

- 折扣因子γ - 收敛阈值 - Q-learning学习率

运行流程

1. 修改参数配置文件中的相关参数
2. 运行主程序启动计算过程
3. 查看生成的策略矩阵和期望收益结果
4. 分析可视化图表（收敛曲线、策略热力图等）

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱: 统计和机器学习工具箱、图像处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，负责整合参数输入、算法调用和结果输出三大模块。具体包括初始化问题参数设置、协调三种算法的执行流程、管理中间计算结果的数据传递，以及组织最终的可视化输出生成。该文件作为程序入口点，确保了各功能模块的有序协作和整个求解流程的顺畅执行。